텍스트의 산: 소매업계 거물이 혼돈 속에서 명확성을 찾는 방법

AI의 주요 활용 사례를 생생하게 보여드리기 위해, 가상의 주택 개조 소매업체가 수천 건의 고객 상호작용을 즉시 분석하여 고객 경험 영향을 미치는 문제의 근본 원인을 파악하고 해결하는 방법을 소개합니다. 

지난 1년 동안, 당사는 기존 고객 경험 원활하게 통합되어 인사이트에서 실행에 이르는 과정을 단축함으로써 고객 경험을 개선하는, 강력한 신규 Frontline-Ready AI™ 기능들을 선보였습니다.

여기서 우리는 이러한 솔루션에 주목하며, 팀이 더 빠르게 행동하고, 더 스마트하게 문제를 해결하며, 기다림이나 잡음, 추측 없이 즉각적인 결과를 도출하는 데 이 도구들이 어떻게 도움이 되는지 강조합니다. 

이 시리즈의 첫 번째 글에서는 주요 내용을 고객 경험 사용 사례와 텍스트 분석을 위한 인텔리전트 요약(Intelligent Summaries)의 이점을 자세히 살펴보겠습니다. 

텍스트 분석을 위한 지능형 요약은 생성형 AI의 힘을 활용하여 브랜드가 수천 건의 고객 상호작용이 채널 전반에 걸쳐 실시간으로 전개되는 동안 주요 주제와 감정을 파악할 수 있도록 지원합니다. 이를 위해 누군가가 수동으로 대화를 청취하거나, 대화록을 읽거나, 단일 대화를 분석할 필요가 전혀 없습니다.

앞으로 실제 적용 사례를 보여드리겠습니다. 가상의 홈 인테리어 유통업체 굿홈(GoodHome)이 당사의 새로운 솔루션을 통해 즉각적인 가치를 창출하는 모습을 확인해 보세요. 브랜드의 고객 경험(CX) 핵심 성과 지표(KPI) 를 몇 초 만에 업데이트하고, 유통업체의 가장 중요한 지표 중 하나가 하락한 원인을 파악하며, 문제의 근본 원인을 최대한 빨리 해결하기 위한 방안을 실행하는 과정을 살펴보실 수 있습니다. 

시작해 보겠습니다.

인물과 갈등

(가상의 복합) 홈 인테리어 소매업체 굿홈의 고객 경험(CX) 매니저 사라를 소개합니다.

그녀는 고객들에게 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하기 위해 수없이 많은 데이터를 수작업으로 검토하는 데 몇 시간을 할애하곤 했습니다. 고객들이 가장 어려움을 겪는 주요 문제점과 팀이 개입하기 위해 무엇을 해야 하는지 파악하기 위해 소셜 미디어 대화, 온라인 리뷰, 고객 지원 전화, 이메일, 실시간 채팅 세션을 꼼꼼히 살펴봐야 했습니다.

답을 찾는 데 너무 오랜 시간이 걸려서, 그녀는 정말 중요한 순간에 즉각 행동할 수 없었다. 

모든 것이 달라진 것은 GoodHome이 텍스트 분석을 위한 Intelligent Summaries에 투자했을 때였습니다. Medallia 생성형 AI 기반 요약 Medallia 통해 방대한 양의 비정형 데이터 (의견, 리뷰, 대화록 포함)를 즉시 분석해 Medallia .

진실의 순간…

사라는 텍스트 분석을 위해 ‘Intelligent Summaries’를 활용함으로써, GoodHome의 가장 중요한 고객 경험 실시간으로 파악하여 고객들의 동향을 신속하게 파악할 수 있게 되었습니다.

최근 그녀는 이를 활용해 회사의 매장 내 종합 만족도(OSAT) 점수가 급격히 하락한 사실을 포착했다. 해당 핵심 성과 지표(KPI)는 10점 만점에 8.6점이라는 높은 수치에서 평균을 간신히 넘는 5.4점으로 떨어졌다. 

무슨 일이 벌어지고 있었던 거지?

사라는 답을 찾기 위해 평소처럼 (지루한) 수동 검토 과정을 생략하고, 단 한 번의 클릭만으로 필요한 정보를 얻을 수 있었다.

해결책: 텍스트 분석을 위한 지능형 요약

텍스트 분석을 위한 지능형 요약은 해당 주제에 대한 최신 관련 고객 의견을 생성형 AI 기반 분석으로 제공하여, 단 몇 초 만에 경영진 수준의 문제 요약 정보를 제공합니다. 

텍스트 분석을 위한 지능형 요약 기능은 단 한 번의 클릭으로 주제에 대한 요약본을 제공합니다. 

데이터를 직접 파헤칠 필요 없이, 그녀는 이 원클릭 생성형 AI 기반 요약본을 얻을 수 있었다.

텍스트 분석을 위한 지능형 요약은 특정 주제나 테마에 대한 최근 및 가장 관련성 높은 고객 상호작용을 요약함으로써 지표의 변화를 설명합니다.

사라는 주제에 대한 심층 분석을 위해 '주제 심층 분석'을 클릭했을 때 해당 주제에 대한 인텔리전트 요약도 확인할 수 있었습니다. 주제 심층 분석은 또한 해당 주제와 관련된 동시 발생 테마를 드러냈는데, 이는 앱이 충돌하고, 고객들이 주문 처리 과정에서 문제를 겪고 있으며, 앱이 안정적이지 않다는 점을 시사했습니다. 

"반복적인 앱 충돌"의 영향을 확인한 사라(Sara)는 이 문제의 원인을 파악하는 데 도움이 되는 요약 정보를 확인할 수 있었습니다: 혼란스러운 앱 경험으로 인해 GoodHome 고객들이 자신의 주문을 확인하지 못하게 되어 픽업 경험이 저하되고 있었습니다. 

팀이 동시 발생하는 테마를 분석할 때, 최근 상호작용 요약 보고서를 통해 가장 영향력 있는 테마를 신속하게 파악할 수 있습니다. 

단 하나의 댓글이나 대화도 수동으로 읽거나 검토할 필요 없이, 그 모든 것을 처리합니다. 

해결책 및 비즈니스 영향

사라는 문제를 즉시 파악함으로써 회사 앱 개발자들에게 알릴 수 있었고, 개발자들은 신속히 개입하여 수정 조치를 시행함으로써 앱 문제를 초기에 차단했습니다.

고객들은 다시 한번 아무런 문제 없이 주문 상품을 원활하게 수령할 수 있었으며, 해당 기업의 매장 내 OSAT 점수는 지난 3개월간 브랜드가 달성했던 평균 8.6점 수준으로 회복되었습니다.

사라는 즉각적인 조치로 문제가 악화되는 것을 막았습니다. 이를 통해 고객이 불만 고객으로 전락하는 것을 방지하고, 부정적 리뷰가 쌓여 향후 고객들이 앱을 사용하거나 GoodHome과 거래하는 것을 꺼리게 될 수 있는 상황을 피할 수 있었습니다. 

텍스트 분석을 위한 Medallia지능형 요약 기능 살펴보기

텍스트 분석을 위한 지능형 요약 데모를 시청하여 이 생성형 AI 솔루션이 귀사의 비정형 데이터 포인트를 실행 가능한 10초 요약으로 전환하는 방법을 확인해 보십시오.